## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT.PHILIPS SEAFOOD INDONESIA
Mokhamad Isman Taufiq 1 , Achmadi Prasita Nugroho 2 , Sultoni 3 Jurusan Teknik Informatika, FTI Universitas Merdeka, Pasuruan Jl. Ir. Juanda No 68 Pasuruan - Jawa Timur e-mail: M.ismantaufiq24@gmail.com

## Abstrak
Karyawan  (sumber  daya  manusia  /  SDM)  merupakan  sumber  daya  yang sangat  penting  dalam  perusahaan.  Dalam  perencanaan  dan  usaha  untuk memenuhi  kebutuhan  SDM  dilakukan  seleksi  yang  dikelola  secara  profesional sehingga dapat menentukan mutu dan kesuksesan perusahaan.
PT.  Philips  Seafood  Indonesia  merupakan  perusahaan  yang  bergerak dalam bidang pangan yaitu crab and fish. Untuk meningkatkan produktivitasnya, perusahaan  tentunya  membutuhkan  banyak  karyawan  yang  berkualitas.  Untuk memperoleh  karyawan  yang  diharapkan  perusahaan  maka  perlu  dilakukan perekrutan karyawan.
Dibangun sebuah sistem pengambilan keputusan dalam memilih karyawan yang  sesuai  kebutuhan  dan  kriteria  perusahaan  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW karena merupakan  salah  satu  metode  penyelesaian  multi  kriteria  dimana  dalam perekrutan karyawan mempunyai banyak kriteria yang harus di pertimbangkan.
Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan, Simple Weighting Additive

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  (sumber  daya  manusia  /  SDM)  merupakan  sumber  daya  yang sangat  penting  dalam perusahaan.  PT.  Philips  Seafood  Indonesia  perusahaan yang  bergerak  dalam  bidang  pangan  yaitu  crab  and  fish.  Untuk  memperoleh karyawan  yang  diharapkan  perusahaan  maka  perlu  dilakukan  perekrutan karyawan.
Faktor  -  faktor  yang  sudah  menjadi  suatu  standar  di  PT.  Philips  Seafood Indonesia dalam perekrutan karyawan adalah tes wawancara dan tes skill / tes
kemampuan yang masing - masing kriteria mempunyai nilai bobot tersendiri.
Keputusan  yang  diambil  sering  dipengaruhi  faktor  subjektifitas  dari pengambil  keputusan.  Kesalahan  dalam  memilih  karyawan  sangat  besar dampaknya bagi perusahaan karena berpengaruh langsung pada produktivitas dan  kinerja  finansial  perusahaan.  Sangat  penting  dibangun  sebuah  sistem pengambilan  keputusan  dalam  memilih  karyawan  yang  sesuai  kebutuhan  dan kriteria  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) . Penelitian  ini  menggunakan  penyelesaian  multi  kriteria  dalam  perekrutan karyawan mempunyai banyak kriteria yang harus di pertimbangkan .
Berdasarkan  uraian  di  atas  penulis  ingin  memberikan  masukan  bagi perusahaan untuk memberi kemudahan dalam melakukan perekrutan karyawan dengan bantuan sistem pendukung keputusan dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Karyawan menggunakan Metode Simple Additive Weighting pada PT.Philips Seafood Indonesia.

## 2. LANDASAN TEORI

## a.  M Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  bagian  dari  sistem informasi  berbasis  komputer  (termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan) yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi  atau  perusahaan.  Menurut    Kusrini    (2007:15),    Sistem Pendukung    Keputusan    merupakan    sistem    informasi    yang menyediakan  informasi, pemodelan  dan  pemanipulasian  data. Pada penelitian  lain  Litlle  (dalam  Turban  2005:  78)  Mendefinisikan  Sistem Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  menghasilkan  berbagai  alternative  keputusan  untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur  dengan  menggunakandata  dan model. Dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan adalah sistem  berbasis  model  yang  terdiri  dari  prosedur  dalam  pemrosesan data  dan  pertimbanganya  untuk  membantu  manajer/pimpinan  dalam mengambil keputusan yang tepat untuk perencanaan.

## b.  Tahap-tahap Pembentukan Sistem Pendukung Keputusan
1. Studi kelayakan. Tidak semua penyelesaian persoalan membutuhkan Sistem Pendukung  Keputusan.  Karena  itu,  sebelum membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan,  perlu  diteliti  terlebih dahulu  kelayakannya,  mengingat  faktor  biaya  baik  waktu,  tenaga, maupun finansial .
2. Persetujuan  terhadap  proposal  kelayakan.  Proposal  kelayakan harus  dapat  menjelaskan  kebutuhan  dan urgensi dari  keberadaan sistem  tersebut,  persetujuan  terhadap  proposal  kelayakan  dapat diberikan  apabila  faktor-faktor  tersebut  terurai  dengan  jelas  dan logis
3. Pemilihan hardware dan software yang  akan  digunakan  dalam pembangunan Sistem Pendukung Keputusan.
4. Merepresentasikan pengetahuan yang diperoleh dari para ahli dan pakar ke dalam komputer.
5. Menguji  sistem  yang  telah  dibuat,  yang  meliputi  peninjauan terhadap  konsistensinya  dalam  pemecahan  masalah  yang  sama, kebenaran,  kelengkapan,  ketepatan  dan  kegunaan  sistem. (Oetomo, 2006: 179).

## c.  Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Salah  satu  metode  penyelesaian  masalah  SAW  adalah  dengan menggunakan  metode  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating  kin  atribut  (Fishburn,  2006).  Formula  untuk  melakukan normalisasi tersebut adalah :
Keterangan: Rij = Nilai rating kinerja ternomalisasi. Xij = Nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria.
Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria.
Min Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria.
Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik.
Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik.
Dimana Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj :
i=1,2,...,m dan j=1, 2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai berikut :
Vi = nilai prefensi.
Wj = bobot rangking . Rij = rating kinerja ternormalisasi.
Nilai Vi yan g lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Langkah-langkah dari metode SAW adalah :
1.  Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam pengambilan keputusan, yaitu C.
2.  Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3.  Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (C),  kemudian melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.

## 3. ANALIS PERANCANGAN
Pada tahap awal adalah perancangan desain proses, dimana  merancang sebuah  desain  sistem  yang  akan  dibuat.  Desain  proses  biasa  menggunakan flowchart alir dokumen dan Diagram Alir Data (DAD) atau bisa dinamakan Data Flow Diagram (DFD). Adapun beberapa proses yang terjadi sebagai berikut :

## a.  Flowchart Input Data Alternatif Calon Karyawan
Calon Karyawan Start Menyerahkan Syarat Seleksi Karyawan Berkas Syarat Seleksi Karyawan Admin Berkas Syarat Seleksi Karyawan Input Data Alternatif Tabel Alternatif Menampilkan View Alternatif View Data Alternatif End Gambar 1 Flowchart Input Data Alternatif Calon Karyawan

## b.  Flowchart Input Data Kriteria
Admin
Start
Dokumen Penetapan Kriteria Penilaian Input Data Kriteria Tabel Kriteria Menampilkan Tampilan Kriteria Display Kriteria End
Gambar 2 Flowchart Input Data Karyawan
c.  Flowchart Proses Penilaian

## Gambar 3 Flowchart Proses Penilaian
d.  DFD Level 0 Admin Calon Karyawan 1 SPK Seleksi Karyawan Metode SAW PT. Philips Seafood Indonesia [Display Kriteria Penilaian] [Tampilan Data Calon Karyawan] [Batas Persyaratan Karyawan] [Berkas Syarat Seleksi Karyawan] [Pengumuman Seleksi Karyawan] [Dokumen Penetapan Kriteria Penilaian] [Pengumuman Seleksi] [Data Calon Karyawan] Gambar 4 DFD Level 0 e. ERD dalam bentuk CDM Terdiri Mempuny ai Nilai id_nilai nilai Kriteria id_kriteria nama_kriteria atribut
Alternatif id_alternatif nama_alternatif tgl_lahir alamat kota telp

## Gambar 5 ERD dalam bentuk CDM
Adapun relasi yang saling terhubung sebagai berikut :
1. Relasi one to many antara tabel Alternatif dan tabel Nilai, artinya satu tabel Alternatif mempunyai beberapa penilaian.
2. Relasi  one  to  many  antara  tabel  Kriteria  dan  tabel  Nilai,  artinya dalam satu Kriteria terdiri dari beberapa Penilaian.
f.  ERD dalam bentuk PDM
ID_KRIT ERIA = ID_KRITERIA ID_ALT ERNATIF  =  ID_ALTERNAT IF NILAI ID_NILAI Integer
ID_ALTERNATIF Integer ID_KRITERIA Integer NILAI Single KRITERIA ID_KRITERIA Integer
NAMA_KRITERIA Text(50)
ATRIBUT Text(50) ALTERNATIF ID_ALTERNATIF Integer NAMA_ALTERNATIF Text(50) TGL_LAHIR DateTime ALAMAT Text(100) KOTA Text(50) TELP Text(20)

## Gambar 6 ERD dalam bentuk PDM
Adapun tabel yang akan digunakan adalah sebagai berikut :
1. Tabel Alternatif, tabel yang digunakan untuk menyimpan data
Calon Karyawan Kolom Tipe Data Panjang Data Keterangan Nama_alternatif Integer 4 Primary Key Nama_alternatif Text 50 Tgl_lahir Date Alamat Text 100 Kota Text 50 Telp Text 20 Tabel 1 Tabel Alternatif
2. Tabel Kriteria, tabel yang digunakan untuk menyimpan data
Kriteria Penilaian Kolom Tipe Data Panjang Data Keterangan Id_kriteria Integer 4 Primary Key Nama_kriteria Text 50 Atribut Text 50 Tabel 2 Tabel Kriteria 3. Tabel Nilai, tabel yang digunakan untuk menyimpan data hasil penilaian Kolom Tipe Data   Panjang Data  Keterangan Id_nilai Integer 4 Primary Key Id_alternatif Integer 4 Foreign Key Id_kriteria Integer 4 Foreign Key Nilai Single 100 Tabel 3 Tabel Nilai

##  HASIL PERANCANGAN
Setelah  melalui  berbagai  tahapan  pembuatan  web,maka  didapat tampilan-tampilan seperti gambar di bawah ini.
1. Staf  HRD  yang  bertugas  sebagai  Admin  harus  mempunyai  akun maka  staf  HRD    harus  melakukan  login  terlebih  dahulu  sebagai admin  kemudian  mengklik  tombol  login.  Maka  akan  masuk  ke halaman  dashboard  yang  berisikan  statistik  Nilai  preferensi, kriteria, alternatif dan grafik.

## Gambar 7 Desain Login Admin
2. Setelah  melakukan  login,  maka staf HRD yang bertugas sebagai admin  bisa memasukkan  yang   perlu   untuk     dimasukkan  dalam penginputan  data,  misalnya  memasukkan  data  nilai  preferensi. Setelah staf HRD memasukkan data nilai preferensi sesuai kolom yang  tersedia,  jika  sudah  terisi,  kemudian  mengklik  tombol simpan.

## Gambar 8 Desain Form Input Data Nilai Prefrensi
3. Setelah    itu  admin  bisa  memasukkan  data  kriteria  dengan  klik menu kriteria lalu tombol tambah data.

## Gambar 9 Desain Form Input Data Kriteria
4. Setelah    melakukan    input  data  kriteria,    maka  staf  HRD  yang bertugas  sebagai  admin  bisa  memasukkan  data  selanjutnya. Setelah staf admin memasukkan data alternatif sesuai kolom yang tersedia,  kemudian  mengklik  tombol  simpan.  Dalam    view  data alternatif    terdapat    pilihan    edit,  dan  hapus.    Jika  terdapat kesalahan  dalam  memasukan  data  bisa  mengubahnya  dengan mengklik  tombol  edit,  maka  tampilah  halaman  koreksi  data alternatif dan kemudian mengklik tombol simpan.
Gambar 10 Desain Form Input Data Alternatif

##  Pembahasan
Untuk  mengetahui  hasil  dari  penerapan  metode  Simple  Additive Weighting  pada  penerimaan  karyawan  di  PT.  Phipilips  Seafood Indonesia  ini,  maka  disajikan  hasil  perhitungan  SPK  penerimaan karyawan  dengan  penyeleksian  manual  yang  biasa  dilakukan perusahaan  tersebut.  Selanjutnya  dengan  pengujian  ini  akan  dicari tingkat  akurasi  SPK  dengan  menggunakan  data  pelamar  kerja  pada tahun 2015 yang diambil dari sample data. Data kriteria lowongan antara lain  adalah  psikotes,  wawancara,  kesehatan,  Ijazah,  pengalaman  kerja, cakap bahasa asing, status dan usia.

## a. Perhitungan Manual Metode Simple Additive Weighting
1. Menentukan  kriteria  yang  termasuk  dalam  kriteria  benefit  dan kriteria cost.
Kriteria benefit : a. Ijazah (C1) b. Psikotes (C2) c. Interview (C3)
d. Kesehatan (C4)
e. Pengalaman Kerja (C5) f.  Cakap Bahasa Asing (C6)
g. Status (C7)
Kriteria cost : h. Usia (C8) Kriteria Nilai Bobot Kode Ijazah 10 C1 Psikotes 15 C2 Interview 15 C3 Kesehatan 15 C4 Pengalaman Kerja 20 C5 Bahasa Asing 10 C6 Status 5 C7 usia 10 C8 Total Bobot 100

## Tabel 4 Tabel Bobot
Dari  masing-masing  bobot  tersebut,  maka  dibuat  suatu  nilai referensi dari kriteria tertentu untuk memudahkan dalam pembagian nilai.
Ijazah (C1) Variabel Nilai D1 Rendah 25 D2 Cukup 50 D3 Tinggi 75 D4/S1 Sangat tinggi 100 Tabel 5 Tabel kriteria Ijazah Psikotes C(C2) Variabel Nilai 0-25 Rendah 25 26-50 Cukup 50 51-75 Tinggi 75 76-100 Sangat tinggi 100 Tabel 6 Tabel kriteria Psikotes Wawancara (C3) Variabel Nilai 0-25 Rendah 25 26-50 Cukup 50 51-75 Tinggi 75 76-100 Sangat tinggi 100 Tabel 7 Tabel kriteria Interview Kesehatan (C4) Variabel Nilai Tidak Rendah 0 Sehat Sangat Tinggi 100 Tabel 8 Tabel kriteria Kesehatan Pengalaman kerja (C5) Variabel Nilai 1th Rendah 25 2th Cukup 50 3th Tinggi 75 >4th Sangat tinggi 100 Tabel 9 Tabel kriteria Pengalaman Kerja Bahasa asing (C6) Variabel Nilai Tidak Rendah 0 Iya Sangat Tinggi 100 Tabel 10 Tabel kriteria Bahasa asing Status (C7) Variabel Nilai Nikah Rendah 0 Belum nikah Sangat tinggi 100 Tabel 11 Tabel kriteria Status Perkawinan
Usia (C8) Variabel Nilai 21-24 Sangat tinggi 100 25-28 tinggi 75 29-32 Cukup 50 >33 Rendah 25 Tabel 12 Tabel kriteria Usia 2.  Tabel Alternatif disetiap kriteria Tabel 13 Tabel Alternatif Disetiap Kriteria
3.  Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  untuk  setiap  kriteria sebagai berikut adalah 100
4.    Tabel  nilai  alternatif  disetiap  kriteria  kita  ubah  dalam  kebentuk matriks
Tabel 14 Tabel Alternatif Dalam Bentuk Matriks
5. Menentukan Tabel Normalisasi seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 15 Tabel Normalisasi
6.  Setelah  mendapat  tabel  normalisasi  barulah  mengalikan  setiap kolom  di  tabel  tersebut  dengan  bobot  kriteria  yang  telah  kita deklarasikan sebelumnya dengan angka 100

## Tabel 16 Tabel Hasil Perhitungan
7. Maka alternatif dengan nilai yang tertinggi dapat dipilih. Berdasarkan  hasil  pengujian  metode  Simple  Addtive
Weghting  yang  telah  diuraikan  sebelumnya  dengan  perhitungan yang  dilakukan  program,  kedua  perhitungan  ini  menghasilkan  nilai akhir  yang  sama.  Pada  hasil  rangking  perhitungan  program  bisa mendapat  rangking  yang  berurutan  dari  nilai  bobot  yang  paling
tinggi  sampai  kecil,  sedangkan  perhitungan  manual  yang  memiliki nilai bobot yang sama memiliki rangking yang sama.
Gambar 7 Gambar Grafik Laporan SPK SAW
Apabila  kedua  perhitungan  manual  dan  program  diatas  di bandingkan maka dapat di simpulkan bahwa nama – nama pelamar kerja  yang  memiliki  nilai  tertinggi  adalah  calon  karyawan  yang  di rekomendasikan.

## 4. KESIMPULAN
Berikut ini merupakan kesimpulan dari hasil skripsi yang berjudul
“Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Karyawan  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  Pada  PT.Philips  Seafood  Indonesia ”, sebagai berikut :
1.  Aplikasi sistem pendukung keputusan seleksi karyawan menggunakan  metode  SAW  dapat  meminimalkan  kesalahan  dalah proses seleksi pegawai terbukti dalam proses perhitungan nilai total yang telah dikonversi ke nilai bobot dan proses perankingan pegawai sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan oleh pihak Perusahaan.
2.  Program  Aplikasi  ini  mampu  menampilkan  data  laporan  beserta dengan  grafiknya  sehingga  admin  lebih  mudah  untuk   mencari  data yang diinginkan.
3.  Sistem yang dibangun dapat membantu mempercepat proses seleksi karyawan  terbukti  dengan  proses  yang  selama  ini  dilakukan  oleh pihak  Perusahaan  dengan  mengandalkan  perhitungan  oleh  tim seleksi yang memerlukan waktu lama dibanding dengan penggunaan aplikasi ini.
4.  Program  Aplikasi  ini  mampu  menghapus  data  apabila  terdapat kesalahan dalam memasukkan data.

## 5. SARAN
Mengingat berbagai keterbatasan yang dialami penulis terutama masalah pemikiran  dan  waktu,  maka  penulis  menyarankan  untuk  pengembangan penelitian di masa yang akan datang sebagai berikut :
1.  Diharapkan aplikasi ini dapat diakses dan di jadikan  dengan web link pada PT. Philips Seafood Indonesia agar para peseta seleksi dapat melihat hasilnya secara online setiap saat.
2.  Sistem  pendukung  keputusan  seleksi  karyawan  ini  perlu dilengkapi  dengan  metode  lain  untuk  mencapai  keakuratan  data dalam  pemilihan  calon  karyawan  yang  sesuai  dengan  kriteria yang diinginkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Dian  R,  Ardi  Kusumaning.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekruitmen  Karyawan Produksi  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  pada  PT  Ploss  Asia Semarang. Semarang :Universitas Dian Nuswantoro.
[2]Firdana,  Geby  dkk.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan Pegawai  Mikro  Kredit  Sales  (MKS)  dengan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process- Simple Additive Weighting (AHP-WP) (Studi Kasus : Bank Mandiri Cab.Tulungagung). Malang: Universitas Brawijaya .
[3]Fishburn, 2006, Metode Simple Additive Weighting , (Dikutip: Kusumadewi).
[4]Kusrini. 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan, Yogyakarta : Andi Offset.
[5]Mathis,  Robert  L.  &  Jackson,  John  H.  2001. Manajemen  Sumebr  Daya Manusia, Jakarta : Salemba Empat.
[6]Oetomo,  S.Kom,  MM,  Budi  Sutedjo  Dharma. Perencanaan  Dan  Pembangunan Sistem Informasi. Andi, 2006.
[7]Pamungkas, Febry Don. 2014. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan  Calon  Bintara  TNI  AD  dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (Studi  Kasus  :  Panitia  Daerah  Kodam  I  Bukit  Barisan  Medan).  Medan  : STMIK Budi Darma Medan.
[8]Raharjo, 2012 Perintah Dasar Database MySQL , Jakarta: Widuri hal 79.
[9]Raharjo, 2012 Pengertian PHP , Jakarta: Widuri.hal 54.
[10]Stoner RE Freeman,1995 Manajemen Jilid I , Jakarta: Prenhallindo, hal 64.
[11]Togotorop,Arnando Fernande, 2015. Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kerja  Karyawan  pada  PT.Johan Sentosa Kab.Kampar.Medan :STMIK Budi Darma Medan.
[12]Turban,  E.,  Aronson,  E.J.,  and  Liang,  T.P.,  2005, Decision  Support  System  and Inteligent  System  (diterjemahkan  oleh  Prabantini,  D.),  edisi  7  jilid1 ,  Andi  :Yogyakarta. Hal 78.